"""
xxxx电影榜单爬虫
功能：从xxxx电影榜单页面（如xxxxTop250）爬取电影信息，包括标题、评分、评价人数等
输出：CSV、JSON文件，以及可视化图表（可选）
"""

import argparse
import logging
import re
import sys
import time
from collections import deque
from dataclasses import dataclass, asdict
from pathlib import Path
from typing import Deque, Dict, Iterable, List, Optional, Set
from urllib.parse import urljoin

import pandas as pd
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait

# 配置日志格式，方便查看程序运行状态
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s | %(levelname)s | %(message)s",
    datefmt="%H:%M:%S",
)

# 用户代理，模拟浏览器访问，避免被网站识别为爬虫
USER_AGENT = (
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
    "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
    "Chrome/120.0 Safari/537.36"
)


class ScraperError(RuntimeError):
    """爬虫相关异常的基类"""


class RequestError(ScraperError):
    """HTTP请求失败时抛出"""


class ParseError(ScraperError):
    """页面结构不符合预期时抛出"""


@dataclass
class MovieRecord:
    """存储单部电影数据的类"""
    title: str           # 电影标题（中文）
    original_title: Optional[str]  # 原标题（外文）
    rating: Optional[float]        # 评分（0-10分）
    votes: Optional[int]           # 评价人数
    quote: Optional[str]           # 电影短评/引用
    details: Optional[str]         # 详细信息（导演、演员、年份等）
    ranking: Optional[int]         # 排名（在榜单中的位置）
    movie_url: Optional[str]       # 电影详情页链接
    source_url: str                # 数据来源页面URL


class xxxxMovieScraper:
    """
    xxxx电影榜单爬虫主类
    
    采用防御式爬取策略：当页面结构变化时会停止翻页，并抛出清晰的错误信息
    
    参数说明：
    - delay_seconds: 请求间隔时间（秒），避免请求过快被封IP
    - timeout: HTTP请求超时时间（秒）
    - max_pages: 最大爬取页数限制
    """

    def __init__(
        self,
        delay_seconds: float = 1.5,
        timeout: int = 15,
        max_pages: int = 10,
    ) -> None:
        self.delay_seconds = delay_seconds
        self.timeout = timeout
        self.max_pages = max_pages
        self.session = requests.Session()
        # 设置请求头，模拟真实浏览器
        self.session.headers.update({"User-Agent": USER_AGENT})

    def scrape(self, start_url: str) -> pd.DataFrame:
        """
        主爬取方法：从起始URL开始，爬取多页电影数据
        
        参数：
        - start_url: 起始页面URL（如：https://movie.xxxx.com/top250）
        
        返回：
        - pandas DataFrame，包含所有爬取到的电影数据
        """
        visited: Set[str] = set()  # 已访问的URL集合
        queue: Deque[str] = deque([start_url])  # 待访问的URL队列
        collected: Dict[str, MovieRecord] = {}  # 收集到的电影数据

        # 循环爬取，直到队列为空或达到最大页数限制
        while queue and len(visited) < self.max_pages:
            url = queue.popleft()
            if url in visited:
                continue

            logging.info("正在获取 %s", url)
            # 安全获取页面内容（处理拦截页）
            soup = self._safe_fetch(url)
            # 解析当前页面的电影数据
            page_movies = list(self._parse_movies(soup, source_url=url))
            
            # 如果当前页面没有解析到电影数据，停止翻页
            if not page_movies:
                logging.warning("从 %s 未解析到电影数据；停止翻页。", url)
                break

            # 将当前页面的电影数据添加到总集合中
            for movie in page_movies:
                # 使用标题和URL组合作为唯一键，避免重复
                collected_key = f"{movie.title}|{movie.movie_url or ''}"
                collected[collected_key] = movie

            visited.add(url)
            # 寻找并添加下一页链接到队列
            self._enqueue_additional_pages(queue, visited, soup, base_url=url)
            # 延迟，避免请求过快
            time.sleep(self.delay_seconds)

        # 如果没有收集到任何数据，抛出异常
        if not collected:
            raise ParseError(
                "未收集到任何电影记录。请检查URL或调整解析器。"
            )

        logging.info("收集到 %d 条唯一电影记录。", len(collected))
        # 将数据转换为DataFrame
        df = pd.DataFrame([asdict(movie) for movie in collected.values()])
        # 按排名和评分排序
        df.sort_values(by=["ranking", "rating"], ascending=[True, False], inplace=True)
        df.reset_index(drop=True, inplace=True)
        return df

    def _fetch_once(self, url: str) -> str:
        """
        执行单次HTTP GET请求
        
        参数：
        - url: 要请求的URL
        
        返回：
        - 页面HTML文本内容
        
        可能抛出RequestError异常
        """
        try:
            response = self.session.get(url, timeout=self.timeout)
            response.raise_for_status()  # 如果状态码不是200，抛出异常
        except requests.RequestException as exc:
            raise RequestError(f"获取 {url} 失败") from exc

        # 自动检测编码，确保中文正确显示
        response.encoding = response.apparent_encoding or response.encoding
        return response.text

    def _is_interstitial(self, html: str) -> bool:
        """
        判断页面是否为点击拦截页（验证页面）
        
        参数：
        - html: 页面HTML内容
        
        返回：
        - 布尔值，True表示是拦截页
        
        注意：需要根据实际拦截页的特征调整选择器
        """
        soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
        # 根据拦截页的特征进行判断：
        # - 查找表单按钮
        # - 查找特定提示文本
        return bool(soup.select_one("form button") or soup.find(string="点我继续浏览"))

    def _handle_interstitial_with_browser(self, url: str) -> str:
        """
        使用浏览器自动化处理拦截页
        
        参数：
        - url: 拦截页URL
        
        返回：
        - 绕过拦截后的页面HTML
        
        注意：需要安装对应的浏览器驱动（如EdgeDriver）
        """
        driver = webdriver.Edge()  # 也可使用 Chrome()，需安装对应驱动
        try:
            driver.get(url)
            wait = WebDriverWait(driver, 10)
            # 等待拦截页按钮出现并点击
            # 注意：需要根据实际页面的按钮选择器调整
            button = wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "form button"))
            )
            button.click()
            # 等待页面跳转完成
            wait.until(EC.staleness_of(button))
            time.sleep(2)  # 额外等待确保内容加载
            return driver.page_source
        finally:
            driver.quit()  # 确保浏览器关闭

    def _safe_fetch(self, url: str) -> BeautifulSoup:
        """
        安全获取页面：先尝试普通请求，遇到拦截页则使用浏览器
        
        参数：
        - url: 目标URL
        
        返回：
        - BeautifulSoup对象，用于后续解析
        """
        html = self._fetch_once(url)
        if self._is_interstitial(html):
            html = self._handle_interstitial_with_browser(url)
        return BeautifulSoup(html, "html.parser")

    def _parse_movies(self, soup: BeautifulSoup, source_url: str) -> Iterable[MovieRecord]:
        """
        解析页面中的电影列表
        
        参数：
        - soup: BeautifulSoup对象
        - source_url: 当前页面URL
        
        返回：
        - MovieRecord对象的生成器
        
        CSS选择器说明：
        - "ol.grid_view > li": 选择电影列表中的每个列表项
        """
        for item in soup.select("ol.grid_view > li"):
            try:
                yield self._build_record(item, source_url)
            except ParseError as exc:
                logging.warning("跳过此项，解析错误: %s", exc)

    def _build_record(self, element, source_url: str) -> MovieRecord:
        """
        因客户要求，该部分业务逻辑已折叠
        """

    def _enqueue_additional_pages(
        self,
        queue: Deque[str],
        visited: Set[str],
        soup: BeautifulSoup,
        base_url: str,
    ) -> None:
        """
        从当前页面查找并添加后续分页链接到队列
        
        参数：
        - queue: 待访问URL队列
        - visited: 已访问URL集合
        - soup: 当前页面BeautifulSoup对象
        - base_url: 当前页面基础URL（用于相对路径转绝对路径）
        
        CSS选择器说明：
        - "div.paginator a[href]": 选择分页器中的所有带链接的a标签
        """
        for anchor in soup.select("div.paginator a[href]"):
            # 将相对URL转换为绝对URL
            next_url = urljoin(base_url, anchor["href"])
            # 避免重复添加已访问或已在队列中的URL
            if next_url not in visited and next_url not in queue:
                queue.append(next_url)


def infer_output_paths(base_dir: Path) -> Dict[str, Path]:
    """
    推断输出文件路径
    
    参数：
    - base_dir: 基础目录路径
    
    返回：
    - 包含各种输出文件路径的字典
    """
    output_dir = base_dir / "output"
    output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)  # 创建输出目录
    return {
        "csv": output_dir / "movies.csv",                    # CSV数据文件
        "top_chart": output_dir / "top10_ratings.png",       # 评分前十图表
        "distribution": output_dir / "rating_distribution.png",  # 评分分布图
        "json": output_dir / "movies.json",                  # JSON数据文件
    }


def write_outputs(df: pd.DataFrame, paths: Dict[str, Path]) -> None:
    """
    将数据写入CSV和JSON文件
    
    参数：
    - df: 包含电影数据的DataFrame
    - paths: 输出文件路径字典
    """
    # 保存为CSV，使用utf-8-sig编码支持Excel中文显示
    df.to_csv(paths["csv"], index=False, encoding="utf-8-sig")
    # 保存为JSON，美化格式便于阅读
    df.to_json(paths["json"], orient="records", force_ascii=False, indent=2)
    logging.info("数据集已保存至 %s 和 %s", paths["csv"], paths["json"])


def parse_args(argv: Optional[Iterable[str]] = None) -> argparse.Namespace:
        """
        因客户要求，该部分业务逻辑已折叠
        """


def main(argv: Optional[Iterable[str]] = None) -> int:
    """
    程序主入口函数
    
    参数：
    - argv: 命令行参数
    
    返回：
    - 退出代码（0表示成功，非0表示错误）
    """
    args = parse_args(argv)
    
    # 获取URL：优先从命令行参数，其次从用户输入
    url = args.url or input("请输入电影榜单URL: ").strip()
    if not url:
        logging.error("未提供有效的URL。")
        return 1

    # 创建爬虫实例
    scraper = xxxxMovieScraper(
        delay_seconds=max(args.delay, 0.5),  # 最小延迟0.5秒
        timeout=args.timeout,
        max_pages=max(args.max_pages, 1),    # 最少爬取1页
    )

    try:
        # 执行爬取
        df = scraper.scrape(url)
    except ScraperError as exc:
        logging.error("%s", exc)
        return 2

    # 确定输出路径并保存数据
    outputs = infer_output_paths(Path.cwd())
    write_outputs(df, outputs)

    # 可选：生成可视化图表
    if not args.skip_visuals:
        try:
            from visualizations import build_visualizations
        except ImportError:
            logging.warning(
                "缺少visualizations模块；跳过图表生成。"
            )
        else:
            build_visualizations(df, outputs, base_url=url)

    logging.info("处理完成。")
    return 0


if __name__ == "__main__":
    sys.exit(main())